Agentes de IA

Impulsado por IA chatbot RAG para tu Google Drive documents...

50 nodos 227 137 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Un agente inteligente que indexa documentos de Google Drive en una base de conocimiento consultable y responde preguntas de usuarios a través de Telegram o X usando generación aumentada por recuperación con modelos Gemini u OpenAI.

Cómo funciona

  1. 1.Cargar documentos de Google Drive y dividirlos en fragmentos procesables
  2. 2.Almacenar segmentos de texto en una base de datos vectorial (Qdrant) para búsqueda semántica
  3. 3.Recibir preguntas a través de Telegram o X y proporcionar respuestas con modelos LLM
  4. 4.Mantener el contexto de la conversación con el sistema de memoria integrado

Casos de uso

  • Crear un asistente inteligente para responder preguntas sobre documentación interna de la empresa
  • Desplegar soporte al cliente automatizado basado en una base de conocimiento actualizada
  • Analizar contratos o informes grandes y responder consultas al instante

Requisitos

  • Cuenta de Google Drive que contenga documentos a analizar
  • Cuenta de Telegram y/o X para interacción con usuarios
  • Claves API para servicios OpenAI y/o Google Gemini

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.

Aplicaciones utilizadas

Document Default Data Loader Text Splitter Vector Store Split In Batches Gemini Twitter/X Google Drive OpenAI Telegram AI Agent Memory Chat Trigger Google Docs

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 50
Aplicaciones 13
Vistas 227
Descargas 137

Cómo usar

  1. 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
  2. 2.Abre tu panel de n8n
  3. 3.Ve a Workflows > Import from File
  4. 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales

Nodos utilizados (50)

/

Data Loader

Document Default Data Loader

#1

Token Splitter

Text Splitter Token Splitter

#2

Qdrant Vector Store

Vector Store Qdrant

#3

Loop Over Items

Split In Batches

#4

Wait

Wait

#5

When clicking ‘Test workflow’

Manual Trigger

#6

Google Gemini Chat Model

Gemini Model

#7

Merge

Merge

#8

Extract Meta Data

Information Extractor

#9

Get File Contents

Extract From File

#10

Download File From Google Drive

Google Drive

#11

Find File Ids in Google Drive Folder

Google Drive

#12

text-embeddings-3-large

OpenAI

#13

Google Folder ID

Set

#14

gpt-4o-mini1

OpenAI

#15

Delete Qdrant Points by File ID

Code

#16

Qdrant Collection Name

Set

#17

File Id List

Summarize

#18

Merge1

Merge

#19

Merge2

Merge

#20

Sticky Note

Sticky Note

#21

Confirm Qdrant Delete Points

Set

#22

If

If

#23

Sticky Note1

Sticky Note

#24

Send Declined Message

Set

#25

Sticky Note2

Sticky Note

#26

Sticky Note3

Sticky Note

#27

Sticky Note4

Sticky Note

#28

Sticky Note5

Sticky Note

#29

Sticky Note6

Sticky Note

#30

Sticky Note7

Sticky Note

#31

Sticky Note8

Sticky Note

#32

Webhook

Webhook

#33

AI Agent

Agent

#34

Window Buffer Memory

Memory Buffer Window

#35

When chat message received

Chat Trigger

#36

Google Gemini Chat Model1

Gemini Model

#37

text-embeddings-3-large1

OpenAI

#38

Sticky Note9

Sticky Note

#39

Sticky Note10

Sticky Note

#40

Sticky Note11

Sticky Note

#41

Sticky Note12

Sticky Note

#42

Google Drive

Google Drive

#43

Respond to User

Set

#44

Sticky Note13

Sticky Note

#45

Update Chat History

Google Docs

#46

Qdrant Vector Store Tool

Vector Store Qdrant

#47

OpenAI Chat Model

OpenAI

#48

Send Completed Message

Set

#49

Sticky Note14

Sticky Note

#50

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